1. Docker のインストールでは influxdb (1.8) を使用します。
1. 画像をプルします ()
docker search influxdb # 搜索镜像
docker pull influxdb:1.8 # 拉取镜像，不指定版本会拉去最新的版本
docker images # 查看拉取的镜像
2. コンテナを初期化する
docker run -d -p 8086:8086 --name influxdb1.8 -v /data/docker/influxdb:/var/lib/influxdb --restart=always influxdb:1.8
コンテナの実行ステータスを表示する
docker ps # 查看运行中的容器
docker ps -a # 查看所有容器
3. influxdb コンテナに入り、構成を変更します
docker exec -it influxdb1.8 /bin/bash
構成ファイルを見つけて変更する
cd /etc/influxdb/
apt-get update # 更新apt-get
apt-get install vim # 安装vim
vim influxdb.conf # 打开配置文件
設定内容を変更する
[data]
1、max-serial-per-database=1000000
每个数据库允许的最大series数，默认设置是一百万。series 指 tag、measurement、policy 相同的数据集合将该设置更改为0，以允许每个数据库的序列数量不受限制。
若超过则会返回500错误，并提示{“error”:“max series per database exceeded: ”}
2、max-values-per-tag = 100000
设置每一个tag允许的value最大数量，默认10W,设置0可以取消限制。若超过该数值，则会返回错误
[http]
3.auth-enabled = true
構成ファイルの完全な内容
[meta]
dir = "/var/lib/influxdb/meta"
[data]
dir = "/var/lib/influxdb/data"
engine = "tsm1"
wal-dir = "/var/lib/influxdb/wal"
max-series-per-database=1000000
max-values-per-tag=100000
[http]
auth-enabled=true
4. ユーザーを追加する
# 进入容器后，命令行登录数据库
influx -host localhost -port 8086 -database mydb
# 查看用户
show users
# 设置用户名密码
create user "root" with password 'root' with all privileges
# 查看用户是否设置成功
show users
コンテナを再起動して、ユーザー名とパスワードが正常に設定されているかどうかを確認します。
# 指定用户密码登录数据库
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root'
# 查看用户(能够展示代表登录成功)
show users
# 退出数据库以及容器命令
exit
使用関連
# 指定查询数据的显示格式 -format
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root' -format json
# 美化Json数据显示 -pretty
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root' -execute 'select * from cpu_load_short' -format json -pretty
# 时间戳精度显示设置 -precision
influx -host localhost -port 8086 -database mydb -username 'root' -password 'root' -execute 'select * from cpu_load_short' -format column -precision ms
5. influxdbの使用
保存ポリシー関連
mydb データベース保持ポリシーを表示する
show retention policies on mydb
mydbデータベースの保持ポリシーを設定します（ポリシー名：rp-one-year）
create retention policy "rp-one-year" on "mydb" duration 365d replication 1
mydb データベースの保持ポリシーを変更する
alter retention policy "rp-one-year" on "mydb" duration 365d replication 1 default
保持ポリシーを削除する
drop retention policy "rp-one-year" on "mydb"
テーブル関連
テーブルを作成する
> use mydb;
Using database mydb
> show measurements;
{
"results": [
{}
]
}
> insert devops-idc,host=server01 cpu=23.1,mem=0.63
> show measurements;
{
"results": [
{
"series": [
{
"name": "measurements",
"columns": [
"name"
],
"values": [
[
"devops-idc"
]
]
}
]
}
]
}
測定値を表示 (表)
> show measurements;
{
"results": [
{
"series": [
{
"name": "measurements",
"columns": [
"name"
],
"values": [
[
"devops-idc"
]
]
}
]
}
]
}
テーブルの削除
> drop measurement "devops-idc"
データ入力
INSERT ステートメントと行プロトコルを使用して、DevOps 環境の 3 つの時系列データ レコードをテーブル devops-idc に挿入します。時系列データは 2019/8/30 17:44:53 に対応します。
> insert devops-idc-sz,host=server01 cpu=16.1,mem=0.43 1567158293000000000
> insert devops-idc-sz,host=server02 cpu=23.8,mem=0.63 1567158293000000000
> insert devops-idc-sz,host=server03 cpu=56.3,mem=0.78 1567158293000000000
データクエリ
> select * from "devops-idc-sz"
name: devops-idc-sz
time cpu host mem
---- --- ---- ---
1567158293000000000 16.1 server01 0.43
1567158293000000000 56.3 server03 0.78
1567158293000000000 23.8 server02 0.63
> select * from "devops-idc-sz" where host='server01' and time = 1567158293000000000
name: devops-idc-sz
time cpu host mem
---- --- ---- ---
1567158293000000000 16.1 server01 0.43
データを更新する
時系列データの書き込みが多くなり、読み取りが少なくなるという特性のため、influxdb は更新操作をサポートしていません。また、作成者は時系列レコードに対して更新操作を実行することを推奨していません。たとえば、特殊なシナリオでは、時系列データベースに記録されているインデックス値を更新する必要がある場合に、同じタイムスタンプ (Timestamp) と時系列ライン (Series) を持つ時系列データ レコードを使用できます。 「同じ時系列データ レコードを新規挿入します。時系列データは元の時系列データ レコードを上書きします」機能を使用して、時系列データ レコードのインデックス値を更新します。
> insert devops-idc-sz,host=server01 cpu=76.1,mem=0.83 1567158293000000000
> select * from "devops-idc-sz";
name: devops-idc-sz
time cpu host mem
---- --- ---- ---
1567158293000000000 76.1 server01 0.83
1567158293000000000 56.3 server03 0.78
1567158293000000000 23.8 server02 0.63
>
データを削除する
同様に、書き込みが多く、読み取りが少なく、時系列データの更新がないこと、および時系列データ レコードのバッチ削除という特性により、InfluxDB は単一の時系列データ レコードの削除をサポートしていません。InfluxDB は、保存ポリシーを通じて時系列データ レコードを定期的に削除するだけでなく、WHERE 条件ステートメントを介して直接指定された時系列データ レコードのバッチ削除、時系列行の削除、テーブルの削除、データベースの削除、シャードの削除もサポートしています。
(1) WHERE条件文により指定テーブルの時系列データレコードを削除 テーブルdevops-idc-szからhostというラベルを削除、2019/8/30時点のラベル値はserver01 17:44:53 の時系列データ レコード。
> delete from "devops-idc-sz" where "host"='server01' and time=1567158293s
(2)時系列行の削除により時系列データレコードを削除し、タグペア「host」='server01'に対応する時系列行の時系列データレコードをすべて削除する。
> drop series from "devops-idc-sz" where "host"='server01'
(3) 指定されたテーブルの削除により時系列データレコードを削除し、テーブルdevops-ids-szに対応する時系列データレコードをすべて削除します。
> drop measurement "devops-idc-sz"
(4) 指定されたデータベースを削除することで時系列データレコードを削除し、データベース電報に対応するすべての時系列データレコードを削除します。
> drop database "mydb"
(5) 指定したスライスを削除することで時系列データレコードを削除し、スライス 3 に対応する時系列データレコードをすべて削除します。
> show shards
name: _internal
id database retention_policy shard_group start_time end_time expiry_time owners
-- -------- ---------------- ----------- ---------- -------- ----------- ------
1 _internal monitor 1 2023-03-12T00:00:00Z 2023-03-13T00:00:00Z 2023-03-20T00:00:00Z
name: mydb
id database retention_policy shard_group start_time end_time expiry_time owners
-- -------- ---------------- ----------- ---------- -------- ----------- ------
3 mydb autogen 3 2019-08-26T00:00:00Z 2019-09-02T00:00:00Z 2019-09-02T00:00:00Z
> drop shard 3
2. SpringBoot を使用して InfluxDB を統合する例
1. 依存関係を導入する
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
<version>2.7.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
<version>1.18.24</version>
</dependency>
<!-- influxdb -->
<dependency>
<groupId>org.influxdb</groupId>
<artifactId>influxdb-java</artifactId>
<version>2.14</version>
</dependency>
2. 設定ファイル（application.yml）を変更します。
spring:
influx:
# 数据库访问路径
url: http://192.168.2.172:8086
# 用户名
user: root
# 密码
password: root
# 数据库名称
database: mydb
3. 設定ファイルを読み込みます
/**
* InfluxDB 配置类
* @author AmazeCode
* @version 1.0
* @date 2023/3/12 16:04
*/
@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.influx")
public class InfluxDBConfig {
/**
* 连接地址
*/
public String url;
/**
* 用户
*/
public String user;
/**
* 密码
*/
public String password;
/**
* 数据库
*/
public String database;
}
4. データベース操作クラス
/**
* @author AmazeCode
* @version 1.0
* @date 2023/3/12 16:10
*/
@Service
public class InfluxdbService {
@Autowired
private InfluxDBConfig influxDBConfig;
@PostConstruct
public void initInfluxDb() {
this.retentionPolicy = retentionPolicy == null || "".equals(retentionPolicy) ? "autogen" : retentionPolicy;
this.influxDB = influxDbBuild();
}
//保留策略
private String retentionPolicy;
private InfluxDB influxDB;
/**
* 设置数据保存策略 defalut 策略名 /database 数据库名/ 30d 数据保存时限30天/ 1 副本个数为1/ 结尾DEFAULT
* 表示 设为默认的策略
*/
public void createRetentionPolicy() {
String command = String.format("CREATE RETENTION POLICY \"%s\" ON \"%s\" DURATION %s REPLICATION %s DEFAULT", "defalut", influxDBConfig.database, "30d", 1);
this.query(command);
}
/**
* 连接时序数据库；获得InfluxDB
**/
private InfluxDB influxDbBuild() {
if (influxDB == null) {
influxDB = InfluxDBFactory.connect(influxDBConfig.url, influxDBConfig.user, influxDBConfig.password);
influxDB.setDatabase(influxDBConfig.database);
}
return influxDB;
}
/**
* 插入
*/
public void insert(String measurement, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields) {
influxDbBuild();
Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);
builder.time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);
builder.tag(tags);
builder.fields(fields);
influxDB.write(influxDBConfig.database, "", builder.build());
}
/**
* @desc 插入,带时间time
*/
public void insert(String measurement, long time, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields) {
influxDbBuild();
Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);
builder.time(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
builder.tag(tags);
builder.fields(fields);
influxDB.write(influxDBConfig.database, "", builder.build());
}
/**
* @desc influxDB开启UDP功能,默认端口:8089,默认数据库:udp,没提供代码传数据库功能接口
*/
public void insertUDP(String measurement, long time, Map<String, String> tags, Map<String, Object> fields) {
influxDbBuild();
Point.Builder builder = Point.measurement(measurement);
builder.time(time, TimeUnit.MILLISECONDS);
builder.tag(tags);
builder.fields(fields);
int udpPort = 8089;
influxDB.write(udpPort, builder.build());
}
/**
* 查询
* @param command 查询语句
*/
public QueryResult query(String command) {
influxDbBuild();
return influxDB.query(new Query(command, influxDBConfig.database));
}
/**
* @desc 查询结果处理
*/
public List<Map<String, Object>> queryResultProcess(QueryResult queryResult) {
List<Map<String, Object>> mapList = new ArrayList<>();
List<QueryResult.Result> resultList = queryResult.getResults();
//把查询出的结果集转换成对应的实体对象，聚合成list
for(QueryResult.Result query : resultList){
List<QueryResult.Series> seriesList = query.getSeries();
if(seriesList != null && seriesList.size() != 0) {
for(QueryResult.Series series : seriesList){
List<String> columns = series.getColumns();
String[] keys = columns.toArray(new String[columns.size()]);
List<List<Object>> values = series.getValues();
if(values != null && values.size() != 0) {
for(List<Object> value : values){
Map<String, Object> map = new HashMap(keys.length);
for (int i = 0; i < keys.length; i++) {
map.put(keys[i], value.get(i));
}
mapList.add(map);
}
}
}
}
}
return mapList;
}
/**
* @desc InfluxDB 查询 count总条数
*/
public long countResultProcess(QueryResult queryResult) {
long count = 0;
List<Map<String, Object>> list = queryResultProcess(queryResult);
if(list != null && list.size() != 0) {
Map<String, Object> map = list.get(0);
double num = (Double)map.get("count");
count = new Double(num).longValue();
}
return count;
}
public void createDB(String dbName) {
influxDbBuild();
influxDB.createDatabase(dbName);
}
/**
* 批量写入测点
*/
public void batchInsert(BatchPoints batchPoints) {
influxDbBuild();
influxDB.write(batchPoints);
}
/**
* 批量写入数据 *
* @param database 数据库
* @param retentionPolicy 保存策略
* @param consistency 一致性
* @param records 要保存的数据（调用BatchPoints.lineProtocol()可得到一条record）
*/
public void batchInsert(final String database, final String retentionPolicy, final InfluxDB.ConsistencyLevel consistency, final List<String> records) {
influxDbBuild();
influxDB.write(database, retentionPolicy, consistency, records);
}
/**
* @desc 批量写入数据
*/
public void batchInsert(final InfluxDB.ConsistencyLevel consistency, final List<String> records) {
influxDbBuild();
influxDB.write(influxDBConfig.database, "", consistency, records);
}
}
5. 新しい追加とクエリをテストする
/**
* @author AmazeCode
* @version 1.0
* @date 2023/3/12 16:16
*/
@RestController
@RequestMapping("influxdb")
public class InfluxdbController {
@Resource
InfluxdbService influxdbService;
@GetMapping("")
public Object list() {
String command = "select * from host_cpu_usage_total";
QueryResult query = influxdbService.query(command);
List<Map<String, Object>> maps = influxdbService.queryResultProcess(query);
return maps;
}
@PostMapping("")
public Object add () {
String measurement = "host_cpu_usage_total";
Map<String,String> tags = new HashMap<>();
tags.put("host_name","host2");
tags.put("cpu_core","core0");
Map<String, Object> fields = new HashMap<>();
fields.put("cpu_usage",0.22);
fields.put("cpu_idle",0.56);
influxdbService.insert(measurement, tags, fields);
return "OK";
}
}
検索結果：
